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公开(公告)号：CN107633430A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710853584.0
申请日：2017-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于群体社区的商品推荐方法，包括以下步骤：分析用户的历史购物行为，提取购物操作信息，建立用户兴趣模型；对提取的购物操作信息进行基于用户兴趣性的聚类分析，将具有共同喜欢的用户聚集为一个社区；通过对购物行为历史进行分析，挖掘兴趣相似的兴趣圈，进行在线商品推荐；通过用户购物历史，进行反向商品类别分析，依据商品的类别进行产品推荐。本发明从用户层、商品分类层、商品类别细化三个层次逐层深入分析，使得推荐系统能够依据用户间的相似性特征，越来越精确的识别和推荐用户喜爱的商品。大大降低计算量，能有效缓解在线推荐速度瓶颈问题。通过所识别的商品社区，更有效地识别出关联购物情况，提高推荐质量。
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